python数据规整

数据清洗对原始数据进行清洗，包括去除重复值、填充缺失值、处理异常值等。这步骤通过Pandas库来实现。

将清洗后的数据转换为适用于分析的形式，如标准化、归化等。这步骤通过NumPy库来实现。

将来自不同来源的数据整合到起，于后续的分析。这步骤通过Pandas库中的merge、concat等函数来实现。

通过Matplotlib、Seaborn等库将数据以图形的方式展现出来，帮助我司更好地理解和解释数据。

通过Python爬取相关的招聘信息，利用NLP（自然语言处理）技术进行文本分析，挖掘出关键信息，如职位要求、公司背景等，提供更精准的人才推荐。

利用Python对用户的练习情况进行数据收集和分析，用户的学习进度、练习频率等，根据这些数据为用户提供个性化的学习建议和课程推荐。

通过Python对患者的医疗数据进行整理和分析，病史、检查结果等，借助机器学习算法，预测疾病发展趋势，为医生制定治疗方案提供参考。